Complexité computationnelle et vérification formelle

Aperçu

Programme

• Introduction à la complexité computationnelle
Aperçu de la théorie de la complexité computationnelle
Classes de complexité clés (P, NP, co-NP, etc.)
Réductions et complétude
• Vérification formelle en informatique
Introduction aux méthodes formelles
Vérification de modèles et preuve théorique
Outils de vérification automatisée
• Applications de l'IA en mathématiques
Techniques d'IA en mathématiques théoriques
Preuve théorique automatisée avec l'IA
Études de cas : IA dans les preuves mathématiques
• Applications de l'IA en informatique théorique
Apprentissage machine et complexité computationnelle
IA pour la conception et l'analyse d'algorithmes
Études de cas : Aperçus algorithmiques guidés par l'IA
• Aperçus du Simons Institute et atelier SLMath
Résumé des perspectives de Yannick Forster
Points clés des discussions d'experts
Implications pour la recherche future
• Exercices de recherche et pratiques
Exploration de récents articles sur la complexité et la vérification
Séances de laboratoire : Utilisation des outils d'IA pour la vérification
Projet : Développer des solutions basées sur l'IA pour des problèmes complexes
• Considérations éthiques et pratiques
Implications éthiques de l'IA dans la vérification formelle
Défis pratiques et applications dans le monde réel
• Conclusion et orientations futures
Tendances actuelles dans l'IA et la vérification formelle
Opportunités de recherche future en complexité computationnelle

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Sujets

Informatique